CBT核心信念探索与能力再评估工作流程
通过回顾个人经历、行为实验与能力盘点,引导来访者接触并松动关于自我、他人、世界的深层核心信念,重点重建自我效能感,适用于咨询中后期寻求根本性认同转变的情境。
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# CBT核心信念探索与能力再评估工作流程 通过回顾个人经历、行为实验与能力盘点,引导来访者接触并松动关于自我、他人、世界的深层核心信念,重点重建自我效能感,适用于咨询中后期寻求根本性认同转变的情境。 ## Prompt 在来访者已稳定使用自动思维记录与中间信念检视技术的基础上,聚焦其概括性自我否定表述(如‘我无能’‘我失败’),采用苏格拉底式提问引出核心信念,结合具体生活事件(尤其是成功或部分胜任经验)开展能力再评估;运用行为实验检验信念的现实适配性,协助来访者生成基于真实经验的支持性反证据陈述,而非仅逻辑修正。 ## Objective 松动并修正核心信念,提升自我认同 ## Applicable Signals - 来访者能自主识别中间信念但对自我价值仍持僵化负面判断 - 情绪改善趋于平台期,但人际/睡眠/学业适应性未达目标 - 表达出‘即使改了想法,我还是觉得我不行’类语言 ## Contraindications - 来访者尚不能区分想法与事实 - 咨询关系未建立足够信任与安全 - 存在未处理的急性危机或高自杀风险 ## Intervention Moves - 苏格拉底式提问(追溯信念起源与泛化路径) - 能力盘点(结构化回顾具体胜任事件,尤其工程问题解决等实操经验) - 行为实验设计(如‘若我允许自己在某任务中不完美,会发生什么?’) - 反证据陈述共构(基于真实事件,非假设性积极话术) ## Workflow Steps - 确认来访者对自动思维与中间信念技术的掌握程度(如能否独立完成思维记录表并识别信念层级) - 邀请来访者描述最常出现的自我否定性概括语句,用苏格拉底式提问追溯其首次出现情境、反复验证方式及泛化模式 - 引导其回顾3个以上具体事件(尤其专业相关实操经验),聚焦‘当时做了什么’‘结果如何’‘他人反馈’,进行能力具象化盘点 - 共同设计一项低风险行为实验,检验核心信念在现实中的适用边界(如:尝试在小组讨论中不预先准备发言,观察结果与预期差异) - 整合经验数据,协作生成1–2条基于事实的反证据陈述(例:‘我在解决XX工程问题时独立完成了方案设计并被采纳’),避免抽象肯定(如‘我是有能力的’) - 布置家庭作业:在自然情境中主动留意支持性证据,并记录微小胜任时刻 ## Constraints - 单次会谈内不强行挑战核心信念,须以经验锚定为前提 - 反证据陈述必须源自来访者自身叙述的具体事件,禁止 therapist 替代归纳 - 全程保持非评判姿态,接纳信念的历史功能(如‘这个想法曾帮你规避过某些风险’) ## Cautions - 避免陷入哲学式辩论(如‘什么是真正的能力’);始终锚定可观察行为与结果 - 警惕将‘能力再评估’简化为鼓励或表扬;重点在于证据与信念之间的匹配度检验 - 当来访者出现强烈羞耻或退缩反应时,立即暂停探
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Example 2
- 子技能目录
- 选用规则(微技能目录)
What does the CBT核心信念探索与能力再评估工作流程 skill do?
通过回顾个人经历、行为实验与能力盘点,引导来访者接触并松动关于自我、他人、世界的深层核心信念,重点重建自我效能感,适用于咨询中后期寻求根本性认同转变的情境。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill CBT核心信念探索与能力再评估工作流程 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.
